經驗法則與定錨效應

作者:空中大學商學系主任謝明瑞

摘 要

「經驗法則」係指「為了節省問題解決上所需付出的努力，所使用的一種策略或程序，亦即為了解決特定問題所使用的經驗律」。利用經驗判斷法來作預測時，應先考慮其必要的假設條件，比較重要的條件包括國際政經局勢安定、政府與民間關係正常、沒有嚴重的罷工行為、社會安定、政策穩定、物價穩定、稅制合理，以及其他突發的重大事件等。

在經濟社會中，企業經理人的許多決策制定，必須估計不確定事件發生的可能性和機率，而這種機率的高低完全憑決策者過去的經驗所主觀估計出來的，一但當其蒐集到額外資訊並加以評估後，決策者可能會對原先主觀機率加以修正，使其經驗法則產生偏誤，而經驗法則的偏誤即為「定錨效應」。

一．前言

經驗是一段歷史，亦是一面鏡子，可作為預測的依法，亦可作為決策的參考，因為預測的目的之一在於幫助決策者做出縝密的判斷，利用充分的資料，以適當的預測方法，釐定各種投資、理財決策，俾使社會經濟資源做最合理的分配，而決策者獲取商機資訊的來源有許多不同的方式與內容，如國內外的政經局勢、總體經濟指標、企業的財務報表，以及個人豐富的經驗等，因此，公正而適切的資訊就成為決策者能否成功的重要因素。

在資訊蒐集整理與分析的過程中，研究人員必須不斷地進行各類型的資訊判斷，而其所蒐集的資訊基本上並不具有完全的診斷能力，因為研究人員可能或通常會根據一些較簡單的經驗法則來做機率性的判斷。一般而言，根據經驗法則所做的判斷是有效的，然而，以經驗判斷作商情預測時，有時候會產生某些判斷性的偏誤，其中，又以「定錨效應」(Anchoring Effect)所產生的偏誤最為明顯，特別是研究人員隨時面臨著不確定的情況，因此，機率性判斷對預測工作的進行有其重要的意義與影響。

為說明經驗法則與定錨效應的內容，本研究擬分為前言、經驗法則的意義、經驗判斷預測的內容、經驗法則與定錨效應的偏誤、實例應用，以及結論與建議等幾個部分來做說明。

二．經驗法則的意義

經驗法則是指以個人的經驗來對某件事情可能發生的狀況作判斷時，所須考量的原則，因此，經驗法亦稱經驗判斷法，或經驗判斷預測法，是決策者經常使用的預測方法之一，亦是與其他預測方法關係密切的預測模式，為說明經驗法的內容，可分為經驗法的意義、經驗法的種類，以及機率的判斷等幾個部分來做說明。

(一)．經驗法的意義

在人類社會中，許多人常依其本身或他人的經驗法則，來做為其下定決策的參考，然而，什麼是經驗法呢？顧名思義，所謂經驗法是指利用過去他人成功或失敗的經驗，作為自己行事依據及下定決策參考的一種方法；亦可定義為「經驗法則」係依日常生活上的經驗，逐漸累積而形成的決策方法。在學術上，所謂「經驗法則」，係指「為了節省問題解決上所需付出的努力，所使用的一種策略或程序，亦即為了解決特定問題所使用的經驗律」。

在過去的歲月中，常聽到有人在酒酣耳熱之際大談「我走過的橋比您走過的路多」、「我吃過的鹽巴比您吃過的飯多」．．等豪語，強調自己的經驗豐富，遵循我的經驗模式來做決策是正確的作法；在農村社會中，這種以年齡的高低或經驗的多寡來做決策的依據或許可行，因其所面臨的環境之變動較小，根據前人經驗應可獲得較多成功的機會，然而，在多變的工商社會中，政經局勢時有變動，商情一日數變，前人經驗或可作為遵循的案例，但卻不能完全的複製，因為在不確定的情況下，經驗僅能供決策者的參考。

(二)．經驗法的種類

經驗法的類型很多，本研究主要是根據二十世紀末期崛起，並在經濟發展過程中廣為學術界與企業界所重視並使用的「展望理論」來做探討；在前述的經驗法之定義中，所謂「經驗法則」係指「為了節省問題解決上所需付出的努力，所使用的一種策略或程序，亦即為了解決特定問題所使用的經驗律」，而經驗法則的使用，可使評估機率和預測數值的複雜工作成為簡單的判斷過程。2002年諾貝爾經濟學獎得主卡尼曼Daniel Kahneman)與史密斯(Vernon L. Smith)發現，人類在面對不確定的情況下，會根據一些較簡單的經驗法則來做判斷，其並提出三種經驗法則，分別是「代表性」、「可用性」及「定錨與調整」，茲分別說明如下。

1、「代表性」經驗法則（representativeness）：當人們在評估A來自母體B的可能性時，會以A類似於B的程度來評估機率的大小，類似的性質愈大，則所評估的機率愈高，反之則愈小；亦即，當人們認為A具有母體B的特質時，就會以為A來自母體B的機率很大。

2、「可用性」經驗法則（availability）：當某人在判斷某事件發生的機率時，會以類似事件是否很容易浮現在其腦海中的程度，來做為判斷該事項出現機率的高低；亦即，當類似事件很容易浮現在某人的腦海中時，其就會給予較高的發生機率。

3、「定錨與調整」經驗法則（anchoring and adjustment）：當人們在估計某事件發生的機率時，常常會先建立一個起點，然後再根據所觀察的資訊，將原先的起點加以調整。

(三)．機率的判斷

在預測理論與實務的研究上，機率性判斷可分為兩個主要的討論問題，一是如何引出研究人員對於未來不確定事項發生機率的判斷，稱之為「機率估計研究」，一是研究人員如何修正已做出的判斷，稱之為「經驗法則與偏誤研究」，茲分別就其相關內容敘述如下：

1、機率估計研究：機率估計研究主要是應用在一些技術的探討上，能夠衡量研究人員對於某種不確定事項發生機率的主觀估計。其研究要點有二，即：
（1）發展出的機率引出技術，是否可以衡量研究人員的主觀機率判斷。
（2）研究人員的主觀判斷與真實世界間的相關程度為何。

2、經驗法則和偏誤研究（heuristics and biases）：根據人類的行為心態，人們在獲得其他以外的資訊時，常常會修改自己對某一事件的發生機率之看法。修改的幅度與方向，受到資訊可靠性的影響。而經驗法則和偏誤研究所要瞭解的是人類如何做機率的修正，是依按統計上的貝氏定理所規範的方式來做修正，或按較簡單的處理規則來做修正，亦或是根據本身的經驗法則來修正。由於「經驗法則」係依日常生活上的經驗，逐漸累積而形成的決策方法，因此，在某些狀況下，使用這些經驗法則來做判斷或決策，會造成某些偏誤。

三.經驗判斷預測

在經濟社會中，不論是基於人力、時間、成本等因素的考量，或是基於預測結果的準確性之原因，經驗判斷法是經常被使用的預測方法之一，為說明經驗判斷預測法的內容，可分為經驗判斷預測的重要性，經驗判斷預測的假設條件，以及經驗判斷預測的應用等幾個部分來作說明。

(一)．經驗判斷預測的重要性

經驗判斷法是指在預測過程中，利用預測者的專業知識與經驗，在某種預測架構下，依按某種預測模式或方法，對某一事件未來可能變化所做的一種預測，此種預測模式較為簡單，是早期預測方法中較常被引用的一種方法。惟經驗判斷法雖然簡單，但因其無法確定何種預測數值較佳，亦無「合理」的理論可資憑藉，因此，當時間數列分析模式與計量經濟分析方法相繼問世以後，由於此類預測模式既有堅強的理論作基礎，又有確定的預測數值作後盾，因而廣受學界與企業界的歡迎與使用，而那種完全依據預測者的經驗判斷來做預測的經驗判斷法，也因而逐漸落沒。

利用經驗法來做預測的方式雖已逐漸衰微，然而，在十九世紀末期，有些經濟學者在經過有系統的整理分析與比較之後，卻發現時間數列與計量方法雖有學理為根據，但在預測的結果與實際現象的比較上，卻有著相當大的差異，若再考量其所用的人力、時間、成本等因素以後，便可發現純屬個人經驗法則的經驗判斷法，其與理論模型複雜且計算過程繁瑣的計量模式之預測結果，在準確度的比較上並沒有太大的差異，更甚者有時還出現預測結果較為準確的情形。

經由長期的估算與比較之後發現，在預測方法的使用或選用上，儘管經驗判斷法並無堅強的理論作基礎，亦無數學性的邏輯推演為後盾，但在實際的應用中，依然普遍受到預測者的重視，並加以適當的引用，如在計量模型的預測中，預測者為了能夠達到較高的準確性，而對某些變數或估計參數作人為「判斷性」的調整，故在實務上，經驗判斷法常與其他的預測方法共同使用。

另外，在企業營運的決策過程中，經驗判斷法是預測者對企業的未來環境之可能變化所做的一種主觀判斷，為了讓預測結果更符合實際現象，預測者在預測的過程中，通常會集合各相關人員的共同參與，如生產線人員、銷售人員、會計人員、經理人員、公司顧問、經濟學家，以及其他與被預測的事項有密切關係的人員之綜合意見，所下的一種結論，且此種綜合各方意見並下判斷的預測方式，其預測結果有時比複雜的計量模型所做的預測結果還來得準確。

然而，儘管經驗判斷法在預測結果的正確性上並不遜於其他的預測方法，但由於經驗判斷法既無理論可作依據，又無足夠的資料可資證明何種預測結果較佳，因此，其估測的結果往往令人難以信服，如銀行的財務經理人認為未來一年內，利率上升的可能性為60%，企劃經理人認為只有50%，而公司經濟顧問卻認為只有40%，在此情況下，決策者即無法判定何種「預測值」較為合理，或較為準確，而這種預測值的落差可能與預測者的心態有關，亦即預測者對於某事件未來可能變動的看法是傾向樂觀或悲觀，對於其預測結果會有很大的影響，因此，預測者的心理因素是影響預測結果的重大因素。

(二)．經驗判斷預測的假設條件

由於預測者的心理因素直接或間接影響預測的結果，而一個良好的預測方法不應參雜有太多的情緒因素，因此，經濟學者Bulter & Kavesh(1974)就認為，利用經驗判斷法來作商情預測時，應先考慮其必要的假設條件，比較重要的條件如下述：

1. 國際政經局勢安定

指沒有國際或國內的戰爭行為，或沒有會使國際關係趨於緊張的情況，如911飛機攻擊事件、兩伊戰爭等。

2. 政府與民間關係正常

指政府與民間企業的關係維持正常，在投資或稅制以及其他經濟政策上並無重大的改變，如沒有嚴重的金融改變，穩定的稅制體系。

3. 沒有嚴重的罷工行為

指沒有嚴重到影響經濟成長的罷工行為，蓋因零星而小規模並在控制範圍之內的罷工行為，且其對企業經營並無太大不利的影響者，個人及企業尚可接受，但影響經濟成長的罷工行為則會對未來可能的經濟發展造成不利的影響，而使預測結果發生較大的誤差。

4. 社會安定

指社會沒有發生過度的緊張現象，而使社會進入不安定的局面。

5. 政策穩定

指政府的政策具有持續性，且租稅沒有顯著的提高或下降的情形。

6. 物價穩定

指貨幣政策穩健，貨幣的發行不會造成信用的過度膨脹與緊張現象。

7. 稅制合理

指政府的稅賦合理，且無突發性的課稅行為。

8. 其他

指無其他突發的嚴重因素而影響社會的安定與經濟的發展。

(三)．經驗判斷預測的應用

在實務上，預測者不論採用何種方法預測，都必須依其所處的環境狀況(environmental situation)來做適當的假設，而此種「環境」變數雖因人、因地、因事等而有所差異，但大體上均有其類似之處，Bulter & Kavesh即在經驗判斷預測法的假設條件下，利用由下而上(bottom-up)的研究方法，分別對美國的GNP內的消費、投資、對外貿易等部門作經驗式的判斷，再依據總體經濟體系中的各變數間的組成關係來預測GNP的數值。

另方面，由於經驗判斷預測法在預測結果的說明與比較上，具有其特殊的性質與貢獻，因此，大部分的研究機構在做預測時，都會把經驗判斷法列為重要的預測方法之一，或把經驗判斷的結果引入另一種預測的模型內，以作為獲得更為精確的預測結果之依據。而根據McNeses(1981)所作的調查，發現在美國最主要的十三個經濟預測機構中，除C.R. Nelson是採用純粹的時間數列之預測方法之外，其餘十二個主要的預測機構在作預測時，其預測值中均包含有20%至50%的判斷因素在內，且使用單位有98%以上都會採用經驗預測法，不論是以經驗預測法為主，或是以經驗預測法為輔，都說明了經驗判斷預測的重要性。

四.經驗法則與定錨效應的偏誤與應用

在經濟社會中，企業經理人的許多決策制定，必須估計不確定事件發生的可能性和機率，而這種機率完全憑決策者過去的經驗所主觀估計出來的，一但當其蒐集到額外資訊並加以評估後，決策者可能會對原先主觀機率加以修正，而人類在做機率修正時，到底是如何進行的？是否符合規範性原則，如貝氏定理？或如果不符合規範性原則，或是不能完全解釋，那有其他的可以解釋的方法嗎？為說明經驗法則的偏誤，本研究分為「心理性」經驗法則的偏誤、「代表性」經驗法則的偏誤、「可用性」經驗法則的偏誤、「定錨與調整」經驗法則的偏誤等幾個部分來作說明。

(一)．「心理性」經驗法則的偏誤

根據Kahneman與Tversky的研究，其發現人類在從事機率判斷時，並非是依據貝氏定理處理，而是根據一些簡單的經驗法則。一般而言，根據經驗法則所做的判斷相當有效，因為其不但能減少機率性判斷所需認知過程的時間和數量，而且在和正確的或最佳的標準比較時，其判斷結果可能差異不大，甚至其正確性更佳；然而，經驗法則有時候會導致嚴重的系統性偏誤，如在A點判斷A到B的距離時，可以利用事物的大小來做判斷，而經驗告訴我們，距離愈遠，B事物的體積看起來會愈小，因此，若B事物顯得很小，則根據經驗法則，便可判定A與B的距離很遠，而以一概括數字表示。

這種按照經驗法則來做判斷並作預測時，我們便不需往返A與B之間，因此，是一種有效率的解決問題方式；然而，個人生理或心理狀況的變化，環境的改變，亦或其他突發的因素，都可能使這種預測結果產生偏誤，如當個人心情浮躁之際，光線灰暗不明之時，在此情況下，即使B事物與A事物不遠，則從A看B時，會發現B事物也會顯得很小，此時若按經驗法則來判斷，便會產生偏誤的情形。

(二)、「代表性」經驗法則的偏誤

有關「代表性」經驗法則的偏誤可分為機率問題、經驗法的機率問題、經驗法的機率偏誤等幾個部分來作說明。

1.機率問題

在機率的瞭解與使用上，設有A、B兩事件，則一般人所關心的機率性問題大抵有下列幾種，即

(1).事件A屬於B類的機率為何？

(2).事件A源於B程序的機率為何？

(3).事件B程序產生A事件的機率為何？

2.經驗法的機率問題

在回答上述的這些問題時，人們常以代表性經驗法則來評估機率，亦即以A事件類似B事件的程度，或A事件能代表B事件的程度來評估機率的大小。換言之，遵循這種經驗法則的人，會以下列方式來評估一個不確定事件或一個樣本的機率；即

(1).在基本特性上，樣本或事件類似其母體的程度；

(2).樣本或事件反映出某程序之特性的程度，而該樣本或事件係源於此程序。

在此情況下，人們會認為較具代表性的事件，其發生的機率較高，亦即A事件和B事件愈相似，或A事件愈能代表B事件時，則A事件來自B事件的機率就愈高。如以有關某人的一個描述，來評估其最可能的職業為何？或其所從事某一特定職業的機率為何時，若人們採用代表性經驗法則，則會以為其類似該職業特質的程度，或其能代表該職業給人的刻板印象的程度來加以評估。

3.經驗法的機率偏誤

使用代表性經驗法則判斷機率時，可能會導致嚴重的偏誤，其主要原因如下：

(1)對結果的事前機率不敏感

在機率的判斷與使用上，對代表性經驗法則沒有影響，但對機率有重要影響的因素之一是事前機率，或稱做先天機率。根據貝式定理，機率判斷必須考慮先天機率的影響，而在經驗法中，先天機率對樣本結果的代表性卻沒有任何作用，因此，若決策者以代表性經驗法則評估機率，將會忽略先天機率。Tversky與Kakneman並發現，當沒有其他額外資訊時，受試者會正確地使用先天機率，但是，若有其他額外資訊時，不論該資訊是否與決策者有關，受試者皆忽略了先天機率。

(2)對樣本大小不敏感

若從一特定母體中抽取一樣本，為了評估該樣本中某一特定結果的機率，人們通常會應用代表性經驗法則。如Tversky與Kakneman要求受試者為10人、100人和1000人三種不同大小的樣本，建構平均身高的抽樣分配，而這些樣本係隨機從平均身高170公分的母體中抽取。就抽樣理論而言，主體抽樣分配的變異程度會隨樣本大小的增加而減少。然而，Tversky與Kakneman實驗的結果卻發現，各種不同大小的樣本，其抽樣分配的中位數相當一致，亦即受試者對樣本大小不敏感。亦即一樣本統計量與母體參數的相似性並不受樣本大小的影響，因此，若使用代表性經驗法則來評估機率，則樣本統計量的機率判斷和樣本大小無關。Tversky與Kakneman一連串的實驗顯示，在建構主觀抽樣分配時，受試者傾向忽略樣本大小，甚至連有經驗且受過統計訓練的心理學家亦無法辨識小樣本的檢定力。Tversky與Kakneman將這種現象稱之為「小數法則」，並認為這種效果係由代表性經驗法則所引起。

(3)對機率產生的誤解

在機率事件的認知上，人們總會認為隨機過程中所產生的一連串事件，必能代表該程序的基本特性，即使這一連串事件僅佔整體程序的一小部分，其結果亦然，亦即這一基本特性不僅存在於整個過程中，也存在於過程中每一小部分。如Tversky與Kakneman發現，在硬幣投擲過程中，若擲硬幣連續六次，則人們會認為出現「正、反、正、反、反、正」的可能性，會較出現「正、正、正、反、反、反」，或出現「正、正、正、正、反、正」的機率為高，事實上三者的機率都是相同的，而這種區域代表性也是一種「小數法則」，經常會造成很多錯誤的直覺。

(4)對可預測性不敏感

決策者有時必須作一些數值預測，如某種股票未來的價格，某些商品的需求，或某些商品產量的變化等，決策者經常利用代表性經驗法則來預測，此時，決策者可能並未考慮到證據的可靠性和預測的精確度，而使預測結果產生若干偏誤。Tversky與Kakneman認為，統計性預測的基本法則為，證據的預測精確度影響決策者分配，且給予事前的資訊和特定證據的相關權數有關，當預測精確度降低時，決策者的預測將慢慢趨近於先天機率，亦即隨著預測精確度的降低，人類的判斷有迴歸於先天機率的現象。

(5)效度的錯覺

資料的描述方式與判斷結果有密切的關聯性，且常因為人類的先入為主觀念而影響對某件事務的判決，如當人們要求受試者利用某個人的描述資料去預測其職業時，受試者常常選擇最能代表個人描述特質的職業來做預測，而且當描述資料和所選的職業間，相似的程度愈高，受試者對自己所作的判斷愈有信心，也就是說，當代表性的程度愈高，決策者就愈有信心，而忽略了其他限制預測精確度的因素，如投入資料的不充分、資料的不可靠，或資料已經過時等，這種因預測的結果和投入資訊間的良好配合，所產生的不當自信，稱為「效度的錯覺」。即使決策者明知這些限制預測精確度的因素，但其在做判斷時，還是會發生這種現象。就統計決策理論的觀點，在既定效度下，投入變項間互相獨立時，其所作的預測，比投入變項間相關時所作的預測，有較高的精確度。

(6)對迴歸現象的誤解

在統計上，迴歸泛指在估計值中，有剔除兩端的極值而回到平均值的一種現象；設有空大台中中心的學生參與兩種版本相當的性向測驗，當你選擇第一個版本成績最好的10個空大生，再觀察他們在第二個版本的成績，你會發現他們的成績變差了。反之，第一個版本成績最差的10個空大生，在第二個版本中，他們的成績總會好轉一些，這種「先觀察比較好後觀察比較差，或先觀察比較差後觀察比較好」的現象，就是一般所稱的「迴歸平均數」現象，然而，這種迴歸現象和代表性經驗法則的運用並不相容，代表性經驗法則只考慮投入變項和產出變項間的相似性，而未能考量其迴歸現象。

(三)、「可用性」經驗法則的偏誤

人們常會以實例或事件在腦海中出現的容易程度，來評估某一類別發生的次數，或某一事件發生的機率，這種判斷性的經驗法則稱為可用性。通常大類別的實例比較容易也比較快速被人們所想起，因此，以可用性經驗法則來評估次數或機率是很有用的方式。然而，可用性也會受到次數或機率以外的其他因素影響，而常發生某些偏誤，其原因如下：

1.實例是否容易擷取所產生的偏差

當決策者使用可用性經驗法則來判斷某一類別發生的次數，或預測某一事件發生的機率時，其會認為該類別或事件的實例較易擷取者，發生的次數與機率也會較大，即使個別或事件的機率相同時亦然。在實務上，實例是否容易擷取，主要是受熟悉性與顯著性兩個因素所影響，即：

(1)、熟悉性：若某一事件決策者較為熟悉，則會認為該類事件發生的機率較高

(2)、顯著性：若某一事件在決策者的腦海印象中較深刻時，則決策者便會認為該事件發生的機率較高。

2.腦海中是否容易搜尋所產生的偏差

某些事件若很容易便在決策者的腦海中出現，則決策者便會認為該事件出現的機率較大，反之則較小，實際上，決策者容易在腦海中搜尋到的資料，並不表示該事項所出現的機率就較大，因而會產生與事實不符的偏差；Tversky與Kahneman曾做過一項研究，他們詢問一群人，在英文單字中，第一個字母為r開頭的字比較多，還是第三個字母為r的字比較多。調查結果顯示，大部分的人都認為以r開頭的英文字較多。這主要是因為人們係以兩類單字，在腦海中容易搜尋的程度，來判斷這兩類生字的相對次數，亦即以r開頭的字較容易想到，而第三個字母才是r的字不容易立刻想到。然而，實際結果卻剛好相反，第三個字母為r的單字要比第一個字母為ｒ來得比較多。

3.可想像性的偏差

當一個人必須評估某一類別發生的次數，而並無適當的實例存在於記憶中，但可按照某特定法則加以生產，此時，決策者通常產生數個實例，並以其在腦海中構建的簡易程度，來評估其可能發生的機率或次數，也就是個人會按照實例容易想像的程度，來評估某事件可能發生的機率或次數，但這種評估方法容易產生偏差，因為實例建構的難易度，並不一定能反映出它的真正次數，而因為可想像性不同所產生的誤差，稱之為可想像性的偏差。如以10人來組織k人委員會，而2≦k≦8，則能組成多少不同的k人委員會？正確答案為（10/k），當k=5時，可組成252個委員會，即C(10; 5)，為做多的情況，且k人委員會的個數等於（10－k）人委員會的個數。當決策者用可用性經驗法則來做判斷時，人數較少的委員會較容易在腦海中建構，使得他們認為其次數較大。這種現象與正確答案不同，正確答案為一鐘型函數。Tversky與Kahneman發現決策者的估計呈遞減的單調函數。

4.幻覺相關的偏差

當決策者以兩事件在腦海中相關聯的程度，來判斷兩個事件共同發生的次數或機率時，經常會產生偏差，這種偏差主要是來自因為此種判斷方法，會使得決策者無法瞭解事件間真正的關係所致，或者是因為先入為主的觀念影響了決策者的判斷，而這種因決策者的觀念混淆所產生的偏差現象，稱為「幻覺上的相關」。此時，若決策者認為兩個事件相關聯的程度很高，便會判斷兩事件共同發生的機率很高，但這種判斷方式往往高估了機率。另外，縱使已獲知負面的證據，決策者仍會產生幻覺上的相關，亦即先入為主的觀念很難加以改變。

(四)、「定錨與調整」經驗法則的偏誤

在許多情況之下，決策者所做的判斷係從某一個起點或某一個起始值開始，然後在考慮其他資訊以後，再將原先的起點加以調整，而求得最終的答案。這個由決策者所決定的起點或起始值，就是所謂的「定錨」，它可能來自於問題中的說明、部分計算的結果、或個人的經驗，而調整的過程往往符合規範性決策法則的方向，但卻總是調整不足，亦即，不同的起點會產生不同的估計值，或估計值深受起點的影響，這種現象不符合規範性決策法則，Tversky與Kahneman將之稱為「定錨效果」。大體而言，人們使用定錨與調整經驗法則可能產生的偏誤如下述：

1.調整不足引起的偏差

調整不足亦稱為反應不足，係指人們對於訊息反應不準確的一種形式，亦即人們本身即存有一種惰性，不願意改變原有的信念，即使有了新的訊息，人們的反應還是不足或調整不足；為了驗證人民是否具有調整不足所引起的偏差行為，Tversky與Kahneman曾要求受試者估計各種不同的數值，並用百分比加以表達。就每一數值，研究者先在受試者面前，以賭盤搖出一個數字作為起點，並讓受試者指出這個數字高於或低於所要估計的數值，緊接著再說出其心目中真正的估計值為何。結果發現，這個沒有特殊意義的起點對受試者的判斷有顯著的影響；且即使對於正確的估計給予報償，亦並未降低定錨效果。

2.評估事件出象所產生的偏差

決策者傾向高估連續事件的機率，低估選擇事件的機率，這種偏差主要是定錨效果所起的。當決策者在評估一個計畫能否成功時，即使每一步驟成功的機率很高，但是由於所必須經過的步驟很多，而使得整體成功的機率較低。若決策者使用定錨與調整經驗法則，便會高估整體成功的機率。反之，若其在評估一個複雜制度的風險時，即使每一要素故障的可能性相當低，然而，由於所需考量或使用的要素很多，使得整體失敗的機率較高，此時，因為使用定錨與調整經驗法則的結果，便會低估風險而產生偏誤。

3.評估主觀機率分配所導致的偏差

決策者通常必須以機率分配的方式，表達其對某一變項的信念。大體而言，評估主觀機率分配有二，一是比例位數評估法，要求受試者估計特定的比例位數。二是風險評估法，要求受試者評估母體真值超過某特定值的機率。就理論而言，兩種方法是相當的，而且應該會獲得相同的分配。然而，Tversky與Kahneman認為這兩種方法所隱含的起點不同，所以不會獲得相同的結果，蓋因比例位數評估法的起點，是受試者對於所評估的變項之最佳評估值；而風險評估法的起點為均等可能比（即50%的機會）、或是問題中所陳述的特定值。

六．經驗法及其實例

經由前述的說明可知，所謂經驗法是指利用過去自己或他人成功或失敗的經驗，作為自己行事依據及下定決策參考的一種方法；或依日常生活上的經驗，逐漸累積而形成的決策方法。在學術上，所謂「經驗法則」，係指「為了節省問題解決上所需付出的努力，所使用的一種策略或程序，亦即為了解決特定問題所使用的經驗律」。在實務上，利用經驗法來做預測的例子不勝枚舉，如總統根據執政經驗，利用權位可以換得某些人的擁護，或獲得許多利益回報；企業經營者根據經驗，當其電視廣告金額每增加1%時，產品的銷量可以增加5%，而報酬率可增加3%；經濟學家或政府官員根據其本身的專業或長久的工作經驗，認為國際油價若上漲10%，會使國內的消費物價指數漲幅超過5%，經濟成長率降為3.5%，失業率會提高為5.8%等。

除了政府部門與企業經理人會以其專業或經驗法則來對某一事件作預測之外，尋常百姓亦會以其長久的工作經驗，或日常生活的經驗法則，來對某一事件可能發生的機率，或某一事件發生可能帶來的結果來做預測；另方面，預測專家常會利用經驗判斷法所獲得的結果，來做為其採用其他預測方法時的修正變數，使其所預測的結果更接近於實際現象。

然而，決策者在使用經驗法做預測時，很難避免可能發生的偏誤，而其偏誤主要來自「心理性」經驗法則的偏誤、「代表性」經驗法則的偏誤、「可用性」經驗法則的偏誤，以及「定錨與調整」經驗法則的偏誤等；Swieringa，Gibbins，Larsson與Sweeney，Uecker與Kinne，Joyce與Biddle，Biggs與Wild，Kinney與Uecker等學者曾以美國的審計人員作為研究對象，瞭解其使用經驗法作預測時所可能產生的偏誤，結果發現其預測結果普遍存在著心理性、代表性、可用性、定錨與調整的偏誤。

在對審計人員所採用的經驗法之預測案例中，獨立審計人員對財務報表允當性所表達的專家意見是經理人、投資人、債權人等決策者在閱讀財務報表時，判斷其資訊品質的重要依據。由於在財務報表查核過程中，審計人員常需使用機率從事判斷，而多數研究結果均顯示審計人員的機率判斷行為不符合貝氏定理的規範，而心理學家 Tversky和Kahneman(1970)的「經驗法則」又只能對部分情況下審計人員的決策偏誤行為予以解釋，其主要的研究結果如下述：

1.專業審計人員在運用機率從事決策時，未使用規範性的貝氏定理；

2.資訊整合理論無法對專業審計人員機率判斷的決策行為予以完善的解釋；

3.大部份的審計人員不會忽略先天機率，有70.83%受測者的機率判斷值顯著的受到先天機率的影響；

4.「複雜」類資訊整合模式受測者機率判斷值偏離貝氏定理規範值的程度明顯比「簡單」者小；

5.決策案例的性質會影響審計人員所使用的整合模式類型；

6.審計人員對決策案例的熟悉程度不會影響其所使用之資訊整合模式類型；

7.當審計人員的專業經驗愈豐富時，審計人員對不同性質案例使用不同類型資訊整合模式的現象就愈明顯。

七.結論與建議

本研究的結論與建議如下述：

(一) 結論

經由前述的分析與說明，本研究的結論如下述：

1. 經驗法是指利用過去他人成功或失敗的經驗，作為自己行事依據及下定決策參考的一種方法；或「經驗法則」係依日常生活上的經驗，逐漸累積而形成的決策方法。在學術上，所謂「經驗法則」，係指「為了節省問題解決上所需付出的努力，所使用的一種策略或程序，亦即為了解決特定問題所使用的經驗律」。
2. 根據2002年諾貝爾經濟學獎得主卡尼曼Daniel Kahneman)與史密斯(Vernon L. Smith)的研究發現，人類在面對不確定的情況下，會根據一些較簡單的經驗法則來做判斷，其並提出三種經驗法則，分別是「代表性」、「可用性」及「定錨與調整」，其中，定錨效應是在預測理論與實務中經常被使用的觀念。

3. 在經濟社會中，不論是基於人力、時間、成本等因素的考量，或是基於預測結果的準確性之原因，經驗判斷法是經常被使用的預測方法之一，但這種機率完全憑決策者過去的經驗所主觀估計出來的結果常會產生偏誤，而經驗法則的偏誤一般可分為「心理性」經驗法則的偏誤、「代表性」經驗法則的偏誤、「可用性」經驗法則的偏誤、「定錨與調整」經驗法則的偏誤等。

(二) 結論

經由前述的結論，本研究提出的建議如下：

1. 經驗判斷法的預測模式雖然較為簡單，但其預測結果的準確度與其他預測方法並無太大差異，更甚者有時還出現預測結果較為準確的情形，且具有省時省力且預測快速的優點，因此，經驗預測方法不可偏廢。
2.人類在面對不確定的情況下，並以經驗預測法來對未來作判斷時，會因為人為的因素，而使預測結果產生偏誤，因此，在理論與實務的應用上，必須考量人類的心理因素，才能找出真正影響的原因。

3.傳統經濟學的理論己無法完全描述現代社會的經濟現象，亦無法以傳統的經濟理論來解釋以經驗法來作預測時所產生的偏誤原因，因此，在分析人類的決策行為時，不宜將人類的心理因素抽離，故以經濟學為主而以心理學為輔的行為經濟學，其在整體經濟的分析過程中所扮演的角色也愈來愈重要。


參考文獻
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